→Kubernetes Metrics Serverを使用して、水平ポッドの自動スケーリングを有効
→Kubernetes Cluster Autoscalerを使用
- Kubernetes Metrics Server：Kubernetesで動作させるPodのパフォーマンスメトリクスを収集するコンポーネントです。これにより、水平ポッドオートスケーラーがリソース使用量に基づいてPodの自動スケーリングを行うことが可能になります。
- Kubernetes Cluster Autoscaler：クラスター内のノード数を動的に調整することで、リソースを効率的に使用しながら、ワークロードに応じてクラスターのサイズを自動的に調整します。
- Kubernetesの水平ポッドAuto Scaling：Podの数を自動的にスケールインとスケールアウトする機能です。CPU利用率等のメトリクスを基にスケールの調整を行います。
・Kubernetes Metrics Serverを使用して、水平ポッドの自動スケーリングを有効にします
・クラスター内のノード数を管理するには、Kubernetes Cluster Autoscalerを使用します
この選択肢が正解の理由は以下の通りです。
まず、Kubernetes Metrics Serverを使用して水平ポッドの自動スケーリングを有効にすることで、Amazon EKSがワークロードに応じてポッドの数をスケールイン・アウトできます。Metrics Serverは、Kubernetesのリソース使用状況のデータを提供し、水平ポッドオートスケーラー（HPA）が必要なリソースに応じてポッドの数を調整するのに利用します。
また、Kubernetes Cluster Autoscalerを使用すると、クラスター内のノード数を自動で調整することが可能になります。増加したワークロードに対応するための新たなノードの追加、ワークロードが減少した際の不要なノードの削除が自動で行われます。これにより、企業が求める運用上のオーバーヘッドを最小限に抑えつつ、変動するワークロードに対応したシステムの自動スケーリングを実現することができます。
選択肢：Amazon API Gatewayを使用し、Amazon EKSに接続します
この選択肢が正しくない理由は以下の通りです。
Amazon API Gatewayは、APIの作成、デプロイメント、管理を行うサービスであり、ワークロードに応じたスケール調整とは直接関連していません。
それに対し、正解の選択肢はKubernetesのノードとポッドの自動スケーリングを実現するための特定のツールを使用しています。
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